人工神经网络预测高炉铁水硅含量

提出了BP神经网络预测高炉铁水硅含量的几种网络优化方法,指出了神经网络预测硅含量的可行性与局限性.     

并行流程式生产线调度问题的概率分析求解算法

并行生产线调度问题兼有并行机器和流程车间调度问题的特点 ,是一类新型的调度问题·针对工件在各工序具有任意加工时间的一般并行生产线调度问题 ,构造了整数规划模型 ,设计了基于概率分析的求解算法·对随机生成的测试问题进行求解的实验结果表明了算法的有效性     

极小化加权完工时间和的调度问题

讨论目标函数为极小化加权完工时间和的调度问题·对于这类问题,平行机问题是NP 难的·基于对问题的分析,对工件的加工时间相等的恒速平行机问题,给出了多项式最优算法·Openshop问题是强NP 难的·给出了工序的加工时间相等的无等待Openshop问题与工件的加工时间相等的同速平行机问题的联系·根据这种联系,对工序的加工时间相等的无等待Openshop问题,给出了多项式最优算法·算法的复杂性均为O(nlogn mn)·     

混合遗传算法求解车间作业调度问题

分析了生产调度问题,提出一种更为有效的动态混合遗传算法,成功地解决了复杂的FT10×10问题.研究过程中引入自适应遗传算法思想,结合一种能够很好解决调度问题的编码规则和适应度值函数,对该算法进行了详细分析.为防止在遗传操作过程中非法染色体导致程序运行失败,给出了非法染色体合法化的规则.仿真结果表明,该算法和编码规则非常适合调度问题,且所提出的动态混合算法优于其它算法.     

城市供水系统优化运行模型的研究

鉴于城市供水系统中产水与配水的费用关系和系统优化理论，将整个城市供水系统中各水厂处理工艺优化运行与管网优化调度作为一个系统优化问题加以考虑，从取水到配水进行统筹优化，提出了同时包含产水和输配水的供水系统优化运行模型的概念并建立了相应的数学模型，经过试算发现，该模型在现有生产条件和生产习惯的前提下，可大幅度降低整个供水行业的生产费用，具有显著的社会和经济效益。     

基于准时制的时间成本双目标作业调度优化

提出了一种基于混合遗传算法的以生产周期和生产成本为优化目标的作业调度方法，该方法采用Giffler-Thompson启发式调度算法产生活动的调度，基于工序编码的染色体决定了工序调度的优先级，在启发式调度算法产生的冲突集合中，根据工序的优先级选择下一步安排加工的工序，混合遗传运算在全全局范围内搜索具有最优调度工序优先级的染色体，同时，在GifflerThompson的启发式算法中，采用了反向调度的策略，即从工件的交货期开始，先安排最后一道生产工序，然后依次安排前一道生产工序，直到工件的第一道工序调度完毕，形成一个完整的调度方案，在算法中，不仅考虑了工件的生产周期和多个工艺计划，而且考虑了库存费用和加工费用，设计了基于生产周期和生产成本的双目标适应度函数，算例结果表明该方法是可行的。     

物流配送车辆优化调度的综述

物流配送车辆优化调度问题是一类具有广泛应用的强NP难题,本文综合国内外多种参考文献,阐述了该问题的定义和分类,具体介绍了不同情况下的常见模型和主要算法,并就目前该问题的研究发展情况做了简要分析和进一步的展望.     

梯级水库联合理想补偿调节研究

针对梯级水库群防洪调度问题，建立了一个梯级联合优化调度模型，并对此模型提出了一种联合理想补偿调节方式，通过对白山和丰满水库联合调度计算可得到良好的效果。     

遗传算法的改进及其在水库优化调度中的应用研究

遗传算法是通过对样本中个体的不断改进来寻找各类问题的最优解。由于标准遗传算法（SGA）存在收敛性及个体适应度求解方面的困难，在研究中，通过对SGA中遗传算子改进，特别是对选择算子的改进，提出了一种改进遗传算法（AGA），并将它应用于水库优化调度中。改变通常以水位变化序列为基础的遗传算法编码方案，通过数组存储水库库容状态，并以各库容状态对应的数组下标为基础进行遗传算法编码，通过实例，表明AGA对水库优化调度问题具有良好的适应性，同时结合数组存储理论的遗传算法编码方法简化了水库优化调度遗传算法的实现过程。     

网络控制系统中的基本问题与时延分析

介绍了网络控制系统的概念，论述了网络控制系统中的基本问题：时变传输周期、网络诱导时延、数据包丢失、单包传输和多包传输、数据包的时序错乱、网络调度、节点的驱动方式及时钟同步等。分析了网络控制系统中的网络诱导时延。